Analisis Penyeimbangan Data pada Penyakit Stroke Menggunakan SMOTE - Khoiruddin, Muhammad Ubay; Nafiiyah, Nur (Universitas Budi Darma, 2025)
Stroke tidak hanya mempengaruhi kesehatan individu tetapi juga membebani sistem kesehatan nasional secara signifikan. Oleh karena itu, upaya deteksi dan pencegahan dini sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja klasifikasi data penyakit stroke asli dan data berimbang menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Dataset yang digunakan adalah data publik dari Kaggle. Hasil klasifikasi pada data asli menunjukkan bahwa metode SVM dan Naive Bayes Bernoulli memiliki akurasi tertinggi sebesar 0,945. Namun, presisi tertinggi dan nilai recall masing-masing sebesar 0,584 dan 0,699 dicapai dengan metode Naive Bayes Gaussian. Sedangkan pada data berimbang, akurasi Naive Bayes Bernoulli turun menjadi 0,806, namun nilai presisi dan recall meningkat menjadi 0,808 dan 0,806. Hasil ini menunjukkan bahwa penyeimbangan data dapat meningkatkan kinerja klasifikasi dalam hal presisi dan sensitivitas.